2024-11-12

前提

wsl中不配置互通，一个docker服务不能通过localhost地址访问另外的服务

配置

打开或创建位于 %UserProfile% 目录下的 .wslconfig 文件（例如 C:\Users\你的用户名.wslconfig）。


[wsl2]
memory=4GB                        # 分配给 WSL 2 的内存大小
processors=2                      # 分配给 WSL 2 的 CPU 核心数
localhostForwarding=true          # 是否启用 localhost 转发
 
[experimental]
autoMemoryReclaim=gradual         # 开启自动回收内存，可在 gradual, dropcache, disabled 之间选择
networkingMode=mirrored           # 开启镜像网络
dnsTunneling=true                 # 开启 DNS Tunneling
firewall=true                     # 开启 Windows 防火墙
autoProxy=true                    # 开启自动同步代理
sparseVhd=true                    # 开启自动释放 WSL2 虚拟硬盘空间

重启服务

管理员身份运行PowerShell：

停止WSL： wsl --shutdown

启动WSL： wsl

2024-11-12

提示


org.apache.tomcat.util.http.fileupload.impl.FileSizeLimitExceededException: 
The field file exceeds its maximum permitted size of 1048576 bytes.

这个错误信息表明你上传的文件大小超过了Tomcat服务器允许的最大限制。默认情况下，Tomcat对文件上传的大小有限制，通常是1MB（1048576字节）。

解决方法

application.yml增加文件大小的配置

yml
spring:
  servlet:
    multipart:
      max-file-size: 20MB
      max-request-size: 20MB

java配置类

java

import org.springframework.boot.web.servlet.MultipartConfigFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.util.unit.DataSize;

import javax.servlet.MultipartConfigElement;

@Configuration
public class FileUploadConfig {

    @Bean
    public MultipartConfigElement multipartConfigElement() {
        MultipartConfigFactory factory = new MultipartConfigFactory();
        // 设置单个文件最大值
        factory.setMaxFileSize(DataSize.ofMegabytes(2)); // 2MB
        // 设置总上传数据总大小
        factory.setMaxRequestSize(DataSize.ofMegabytes(2)); // 2MB
        return factory.createMultipartConfig();
    }
}

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Alibaba微服务分布式消息-RocketMQ

编辑

2024-11-08

实用工具

说明

RocketMQ 是一款开源的分布式消息系统，基于高可用分布式集群技术，提供低延时的、高可靠的消息发布与订阅服务。

Spring Cloud Stream 是一个用于构建基于消息的微服务应用框架。它基于 SpringBoot 来创建具有生产级别的单机 Spring 应用，并且使用 Spring Integration 与 Broker 进行连接。

Spring Cloud Stream 提供了消息中间件配置的统一抽象，推出了 publish-subscribe、consumer groups、partition 这些统一的概念。

Spring Cloud Stream 内部有两个概念：Binder 和 Binding。

Binder: 跟外部消息中间件集成的组件，用来创建 Binding，各消息中间件都有自己的 Binder 实现。

比如 Kafka 的实现 KafkaMessageChannelBinder，RabbitMQ 的实现 RabbitMessageChannelBinder 以及 RocketMQ 的实现 RocketMQMessageChannelBinder。

Binding: 包括 Input Binding 和 Output Binding。

Binding 在消息中间件与应用程序提供的 Provider 和 Consumer 之间提供了一个桥梁，实现了开发者只需使用应用程序的 Provider 或 Consumer 生产或消费数据即可，屏蔽了开发者与底层消息中间件的接触。文档

下载并启动

下载地址

启动 Name Server


sh bin/mqnamesrv

启动 Broker


sh bin/mqbroker -n localhost:9876

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Alibaba微服务限流降级-Sentinel

编辑

2024-11-08

实用工具

简介

随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

官网

sentinel的特征

丰富的应用场景： Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等
完备的实时监控： Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况
广泛的开源生态： Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel
完善的 SPI 扩展点： Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等

sentinel的主要优势和特性

轻量级，核心库无多余依赖，性能损耗小
方便接入，开源生态广泛
丰富的流量控制场景
易用的控制台，提供实时监控、机器发现、规则管理等能力
完善的扩展性设计，提供多样化的 SPI 接口，方便用户根据需求给 Sentinel 添加自定义的逻辑

Sentinel和Hystrix对比

	Sentinel	Hystrix
隔离策略	信号量隔离	线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略	基于响应时间或失败比率	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口	滑动窗口（基于 RxJava）
规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源
扩展性	多个扩展点	插件的形式
基于注解的支持	支持	支持
限流	基于 QPS，支持基于调用关系的限流	有限的支持
流量整形	支持慢启动、匀速器模式	不支持
系统负载保护	支持	不支持
控制台	开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等	不完善
常见框架的适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等	Servlet、Spring Cloud Netflix

2024-10-30

前提

业务需要播放rtsp视频流需要在本地实现推流功能

需要两个软件：

ffmpeg
mediamtx

mediamtx

github下载

找到对应的压缩下载，windows举例解压后双击打开.exe文件

ffmpeg安装

官网下载地址

选择一个对应版本，windows举例

下载压缩包，解压在D盘

在系统环境变量Path中

添加目录D:\ffmpeg-7.1-full_build\ffmpeg-7.1-full_build\bin

测试是否成功


ffmpeg -version

输入命令开启推流视频地址为：D:\videos\video2.mp4

新开一个命令行输入以下命令即可推流


ffmpeg -re -i D:\videos\video2.mp4 -c copy -f rtsp rtsp://127.0.0.1:8554/test

阅读全文